一种用球面坐标系来表示三维人脸形状并进行快速人脸识别的方法。它是在人脸位姿矫正后，用球面坐标系表示人脸点云曲面，并在确定的方向进行重采样，得到离散的重采样点集。事先根据人脸的刚性区域分布，为每个重采样点赋予一个权值。在识别时，计算两个人脸在重采样点的特征值之差的加权平方和，以此来判定是相同人，还是不同人。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术算法基于对三维人脸数据的特殊处理，实现快速、高识别率的人脸识别。
技术介绍
目前，基于图像的二维人脸识别技术，受光照、位姿的影响很大，识别率很难进一步提高。而基于三维人脸点云数据的人脸识别，因为有人脸三维形状的完整信息，且基本不受光照、位姿变化的影响，所以有望大幅提高识别率。目前，基于三维点云数据的人脸识别方法，一般都比较复杂，算法运行时间长，效率低。且主要使用深度图像表达三维形状，这种深度图像在人脸侧面处的点密度稀疏，在很大程度上影响了人脸识别效果。人脸侧面携带着人脸三维形状的大量信息，且在有表情变化时相对不变。因此，有必要充分利用人脸这部分提供的信息，以提高识别率。
技术实现思路
为了充分利用人脸侧面携带的信息，同时克服人脸表情变化给识别带来的影响， 本专利技术提出一种十分简便的方法，不仅可以充分利用人脸侧面形状信息，而且可以克服表情变化带来的影响，识别速度快，识别率高，算法鲁棒性好。本专利技术所采用的技术方案是对于已经做了姿态对齐的人脸三维点云数据(鼻尖点在XYZ坐标系原点，人脸对称面在TL平面，鼻梁与Y轴成30度交角)，在接近人的头部中心位置(鼻尖后IOOmm处，即XH坐标系的(0，0，-100)点处)设球面坐标系原点，建立球面坐标系，空间一点的坐标表示为(r，α，β)，其中r为点到球面坐标系原点的距离(即矢径长)，α为平面内方向角(即经度)，β为面夹角(即纬度)。在球面坐标系下，对三维人脸点云数据进行重采样。在给定的经纬度(α，β)方向，可以用插值方法计算人脸表面点的矢径长r。在η个离散经纬度方向(a i，β i)，i = 1， 2，···，n，计算人脸表面点的矢径长ri，可以得到重采样点集{(ri，αi，βi)|i = l，2，…， η}，它描述了人脸三维形状(η越大，重采样点越密集，描述越精细)。这里值ri可以看做是人脸曲面函数r(a，β)在离散点(ai，i3i)的取值。这种球面坐标系下的形状描述，在人脸测面能够密集采样，有利于充分利用人脸侧面信息。重采样点角度方向(ai，β ), = 1，…，η，是预先指定的，且对于所有的人脸都相同。本方法要求事先统计出矢径长不随表情变化而明显变化的人脸刚性区域(这些区域包括鼻子、额头、两颊、鼻子两侧等)，对于每个重采样点赋予一个权值wi，刚性区域的重采样点的权值较高，这些权值可以通过对多个人脸的表情变化的统计计算得到。在进行人脸识别比较中，对于任给的一探测人脸和一库集人脸这两个三维人脸点云，在进行位姿对齐和球面重采样后，计算点集距离，就是在所有重采样点位置，计算矢径长的误差的加权平方和E = ^wl-，这里r’为第一个人脸矢径长，r”为第二个人脸矢径长。误差加权平方和E做为两个人脸相似度的一种衡量，如果E小于某个给定的阈值ε，则认为是同一人脸，否则是不同人脸。矢径长ri是人脸表面在方向(a i，β i)上的一个性质特征。本专利技术算法不限于这一种性质特征，人脸表面的法向量n(a i，β i)可以做为在(α i，β i)方向的另一种性质特征，同样计算加权误差平方和，来判断是否为同一人脸。实际上，人脸在采样方向(ai， β i)的某种特征性质，可以用f (a i，β i)来表示，那么，可以计算误差的加权平方和权利要求1.一种基于球面重采样的三维人脸识别方法，使用三维点云数据，对人脸进行识别。其特征是三维人脸形状用球面坐标系下的离散重采样点集来表示。2.根据权利要求1所述的基于球面重采样的三维人脸识别方法，其特征是重采样点的方向(经、纬度)是预先指定的，而且对于所有人脸都一样；而在各采样方向上的矢径长， 则依据各个人脸形状插值计算出。3.据权利要求1所述的基于球面重采样的三维人脸识别方法，其特征是在做人脸识别前，先给出人脸刚性区域(即矢径长不随表情变化而明显变化的方向区域)，对于各区域中的重采样点赋予某个实系数(即权值)。4.据权利要求1所述的基于球面重采样的三维人脸识别方法，其特征是在做人脸识别时，计算测试人脸与库集人脸的点集距离，距离小于某个阈值则为同一人，否则为不同人。5.据权利要求1所述的基于球面重采样的三维人脸识别方法，其特征是两个人脸的点集距离，为重采样点矢径长之差的加权平方和，权值为上述权利要求3中的重采样点权值。6.根据权利要求1所述的基于球面重采样的三维人脸识别方法，其特征是在重采样点，除了矢径长以外，人脸表面法向量也是一种特征，可以用来做人脸识别，即在做人脸识别前，先给出人脸表面法向量不随表情变化而明显变化的方向(经、纬度)区域，对于各区域中的重采样点赋予某个权值；在做人脸识别时，计算两个人脸的重采样点法向量之差的加权平方和，小于某个阈值则为同一人，否则为不同人。7.根据权利要求1所述的基于球面重采样的三维人脸识别方法，其特征是除了球面坐标系以外，也可以在椭球坐标系、柱面坐标系下进行人脸重采样，并按上述权利要求3、4、 5、6的方法，对重采样点赋予权值，计算两个人脸的特征差异的加权平方和，以判断是否为相同人脸；因此，权利要求1所述的基于球面重采样的三维人脸识别的变异方法基于椭球坐标系或柱面坐标系重采样的三维人脸识别，也在本专利的申请保护范围。全文摘要一种用球面坐标系来表示三维人脸形状并进行快速人脸识别的方法。它是在人脸位姿矫正后，用球面坐标系表示人脸点云曲面，并在确定的方向进行重采样，得到离散的重采样点集。事先根据人脸的刚性区域分布，为每个重采样点赋予一个权值。在识别时，计算两个人脸在重采样点的特征值之差的加权平方和，以此来判定是相同人，还是不同人。文档编号G06K9/62GK102208032SQ201110184149公开日2011年10月5日 申请日期2011年7月4日 优先权日2011年7月4日专利技术者不公告专利技术人 申请人:徐杰本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种基于球面重采样的三维人脸识别方法，使用三维点云数据，对人脸进行识别。其特征是：三维人脸形状用球面坐标系下的离散重采样点集来表示。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：徐杰，
类型：发明
国别省市：11
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